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J-GLOBAL ID：201402210380625861   整理番号：14A0102584

文脈依存性ディープニューラルネットワークの話者適応

SPEAKER ADAPTATION OF CONTEXT DEPENDENT DEEP NEURAL NETWORKS

著者 (1件)： LIAO Hank (Google Inc., NY, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.11  ページ： 7947-7951  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディープニューラルネットワーク(DNN)は5~9つの層から成る多層パーセプトロンであり,DNNは話者適応音声認識に有効である。今回,標準的な話者適応Gauss混合モデルと適応DNNの音声認識性能を比較した。このため,DNN音響モデル内の特定の層が如何に特定の話者に適応するか,及びDNNサイズの訓練中の正則化が如何に教師つき話者登録と教師なし話者適応手法に影響するかを調べた。L2事前正則化が話者適応の汎化の改善に有効であった。

シソーラス用語： *適応 ,  ニューラルネットワーク ,  多層パーセプトロン ,  Gauss模型 ,  *音声認識 ,  依存性 ,  正則化 ,  汎化 ,  教師つき学習 ,  教師なし学習 ,  音声処理 ,  ディープニューラルネットワーク ,  適応ニューラルネットワーク ,  文脈依存性
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  *話者適応

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 文脈依存性 ,  ディープニューラルネットワーク ,  話者適応